Data Mapping: Pengertian, Fungsi, Tipe, Teknik, dan Cara Melakukannya
 |
| Data Mapping |
Pengertian Data Mapping
Data mapping adalah proses mencocokkan data yang berasal dari berbagai sumber ke skema database utama. Data mapping memiliki tujuan utama untuk menyatukan berbagai data dan menjembatani perbedaan di antara berbagai sumber data dengan database utama.
Dengan data mapping, Anda dapat mengorganisir, menyaring, menganalisis, dan memahami jumlah data yang banyak dari berbagai sumber data. Dengannya, ketika Anda memindahkan data dari sumbernya, data tersebut tetap akurat dan bisa digunakan di database baru.
Sehingga, hal ini dapat membantu dalam mengambil kesimpulan dan mendapatkan insight. Demikian, data mapping penting untuk keberhasilan pemrosesan data. Sebab, acapkali kesalahan analisis atau kurangnya akurasi data dapat mengganggu operasional perusahaan atau instansi.
Data Mapping Menurut Para Ahli
1. ScienceDirect, data mapping dalam istilah sederhana dapat diartikan sebagai proses mengetahui di mana informasi disimpan. Data mapping berarti penekanan pada kewajiban suatu instansi untuk memiliki penanganan yang lebih baik dan efisien pada sistem data mereka. Data mapping juga merupakan proses penelusuran atau identifikasi sistem data yang menjalankan suatu perangkat lunak maupun sistem informasi tertentu.
2. Tableau menyebut bahwa data mapping merupakan pemrosesan yang dilakukan untuk membantu basis data perusahaan dalam berkomunikasi satu sama lain. Secara praktis, data mapping dijalankan oleh seorang profesional atau tim tertentu dalam menghubungkan atribut dan nilai bersama di antara sumber data.
Fungsi Data Mapping dalam Bisnis
Data mapping merupakan salah satu elemen penting dalam data analytics. Memang benar karena salah satu perlakuan dari data mapping adalah cleaning data. Oleh karena itu, data mapping merupakan langkah awal dalam membangun ekosistem data yang baik karena semuanya berawal dari data.
Kuncinya ada pada manajemen data yang baik. Data yang baik adalah data yang bersih dan tidak ada data-data yang dipertanyakan ambiguitasnya. Dengan data yang bersih, seorang data scientist mampu menarik kesimpulan secara akurat.
Selain itu, ada alasan lain juga yang mendasari kira-kira kenapa data mapping itu sangat penting di antaranya,
1. Mengintegrasikan, mengubah, dan memindahkan data serta membuat data warehouse dengan mudah
2. Memastikan data yang dimiliki berkualitas tinggi dan akurat
3. Menghubungkan data yang Anda miliki secara langsung dengan sumber data lain dalam perusahaan
4. Dapat membantu data scientist untuk melakukan identifikasi tren secara real-time
5. Membantu data scientist untuk menggunakan data secara maksimal untuk mendapatkan insight sebagai langkah dalam menyusun perencanaan bisnis dan growth strategy
6. Mendapatkan informasi yang dibutuhkan perusahaan
7. Mengetahui kebutuhan konsumen
8. Melakukan market research untuk mendapatkan data pasti dari target pasar incaran
9. Sebagai dasar dalam penentuan market positioning
10. Melakukan langkah pencegahan mitigasi risiko dalam bisnis
Baca Juga: Pengertian Growth Hacking Strategy, Penerapan, dan Contohnya
Tipe Data Mapping
Terdapat berbagai jenis perangkat lunak untuk data mapping yang tersedia. Perangkat lunak ini berguna untuk menyederhanakan proses data mapping. Merujuk pada Astera, beberapa tipe perangkat lunak untuk data mapping tersebut di antaranya,
1. Cloud-based
perangkat lunak untuk data mapping jenis ini merupakan alat berbasis cloud yang bisa diunduh atau diakses lewat situs jejaring. Perangkat lunak jenis ini umumnya memiliki fitur otomatisasi yang dapat menyederhanakan proses pemetaan.
2. Open source
perangkat lunak data mapping jenis ini menyediakan alternatif dengan harga murah atau bahkan gratis. Perangkat lunak open source ini berupa alat grafis yang bisa menunjang pertumbuhan bisnis skala kecil dengan volume data lebih rendah. Perangkat lunak jenis ini juga cocok digunakan oleh usaha dengan penggunaan data tidak kompleks atau sederhana.
3. Local-based
perangkat lunak data mapping berbasis lokal berarti alat yang di-hosting dari server internal perusahaan menggunakan infrastruktur komputer fisik atau asli. Beberapa perangkat lunak ini umumnya digunakan untuk menghilangkan kebutuhan pengkodean manual dalam pembuatan data mapping kompleks. Secara teknis, tipe data lokal ini digunakan untuk proses pengulangan otomatis dari pemrosesan data.
Teknik Data Mapping
Dari Hevo dan Tableau, terdapat beberapa teknik data mapping agar bisa membuat data mapping yang akurat di antaranya,
1. Manual
Teknik ini membutuhkan pembuatan hubungan antara sumber data dan database final secara manual serta mendokumentasikannya menggunakan coding. Kelebihan dari teknik ini adalah sifatnya yang fleksibel dan bisa disesuaikan dengan kebutuhan.
Namun, kelemahan teknik ini adalah prosesnya memakan waktu lama, sulit mengerjakan prosedur mapping yang kompleks, dan sangat mengandalkan coding.
2. Semi-automated
Teknik semi-automated menggunakan grafik sebagai representasi dari hubungan antar data. Kelebihan dari teknik ini adalah keseimbangan antara fleksibilitas dan tingkat keefektifan. Kelemahan dari teknik semi-automated adalah mengharuskan Anda untuk memiliki pengetahuan dalam bidang coding serta perlu navigasi antara proses manual dan otomatis.
3. Fully automated
Teknik fully-automated memungkinkan untuk meng-upload data baru dan mencocokkannya dengan skema database yang sudah dimiliki. Sehingga, setiap orang dapat menyelesaikan data mapping tanpa melakukan coding untuk menyortir data yang diinginkan.
Kelebihan dari teknik ini adalah Anda tidak membutuhkan banyak technical knowledge seperti teknik-teknik lainnya dan sangat fleksibel. Sementara, kelemahannya adalah biayanya yang cenderung mahal, karena diperlukan pelatihan pada penggunaan software data mapping.
Cara Melakukan Data Mapping
Meski telah menggunakan tools, biasanya tetap ada risiko kesalahan saat mencocokkan data sehingga membuat analisis di akhir menjadi kacau. Dikutip dari Wult, berikut beberapa cara yang bisa membantu melakukan data mapping secara efektif di antaranya,
1. Ketahui data mana yang akan dipindahkan. Hal ini berarti Anda harus memahami format, lokasi, dan jenis data yang akan dipindahkan. Jangan lupa untuk mempertimbangkan frekuensi data yang akan di mapping sebelum melakukannya.
2. Lakukan mapping secara akurat. Dalam tahap ini, Anda bisa melakukan mapping secara akurat dengan mengetahui lokasi, format, dan jenis data dari sumber ke database tujuan.
3. Jelaskan perubahan yang dilakukan. Jika Anda harus melakukan perubahan dalam data, pastikan Anda menjelaskan perubahan tersebut sebelum melakukannya. Hal ini sangatlah penting ketika terdapat data yang duplikat atau bertentangan satu sama lain.
4. Lakukan testing. Lakukan testing dengan menggunakan bagian kecil data sumber. Lalu, cek apakah jika mapping telah sempurna dan berfungsi seperti yang diekspektasikan.
Dari berbagai sumber
Post a Comment for "Data Mapping: Pengertian, Fungsi, Tipe, Teknik, dan Cara Melakukannya"